論文の概要: Multi-fold Correlation Attention Network for Predicting Traffic Speeds with Heterogeneous Frequency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09083v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 06:58:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:33:57.176826
• Title: Multi-fold Correlation Attention Network for Predicting Traffic Speeds with Heterogeneous Frequency
• Title（参考訳）: 不均一周波数による交通速度予測のための多面相関注意ネットワーク
• Authors: Yidan Sun, Guiyuan Jiang, Siew-Kei Lam, Peilan He, Fangxin Ning
• Abstract要約: 交通データ間の空間相関をモデル化する新しい測定法を提案する。 その結果,交通状況によって相関パターンは大きく異なることがわかった。 実世界のデータセットの実験では、提案されたMCANモデルが最先端のベースラインより優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.3908559850196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Substantial efforts have been devoted to the investigation of spatiotemporal correlations for improving traffic speed prediction accuracy. However, existing works typically model the correlations based solely on the observed traffic state (e.g. traffic speed) without due consideration that different correlation measurements of the traffic data could exhibit a diverse set of patterns under different traffic situations. In addition, the existing works assume that all road segments can employ the same sampling frequency of traffic states, which is impractical. In this paper, we propose new measurements to model the spatial correlations among traffic data and show that the resulting correlation patterns vary significantly under various traffic situations. We propose a Heterogeneous Spatial Correlation (HSC) model to capture the spatial correlation based on a specific measurement, where the traffic data of varying road segments can be heterogeneous (i.e. obtained with different sampling frequency). We propose a Multi-fold Correlation Attention Network (MCAN), which relies on the HSC model to explore multi-fold spatial correlations and leverage LSTM networks to capture multi-fold temporal correlations to provide discriminating features in order to achieve accurate traffic prediction. The learned multi-fold spatiotemporal correlations together with contextual factors are fused with attention mechanism to make the final predictions. Experiments on real-world datasets demonstrate that the proposed MCAN model outperforms the state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 交通速度予測精度向上のための時空間相関の調査に,本研究が注力している。 しかしながら、既存の作業は通常、観測されたトラフィック状態のみに基づいて相関をモデル化する(例えば、)。 トラフィック速度) トラフィックデータの相関測定が異なる状況下で多様なパターンを示す可能性があることを考慮せずに。 さらに、既存の研究は、全ての道路セグメントが同じトラフィック状態のサンプリング周波数を利用できると仮定している。 本稿では,トラヒックデータ間の空間相関をモデル化する新しい測定方法を提案するとともに,トラヒックの状況によって,結果の相関パターンが著しく変化することを示す。 本研究では, 道路区間の交通データを不均質にすることが可能な, 特定測定に基づく空間相関を捉えるための不均質空間相関モデル(hsc)を提案する。 異なるサンプリング周波数で得られる)。 本稿では,多次元空間相関を探索するためにhscモデルに依拠し,lstmネットワークを用いて多次元時間相関を捉え,高精度なトラヒック予測を実現するマルチフォールド相関注意ネットワーク(mcan)を提案する。 学習した多次元時空間相関と文脈因子を注意機構で融合させて最終的な予測を行う。 実世界のデータセットの実験は、提案されたMCANモデルが最先端のベースラインより優れていることを示した。

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